YOLO-V2
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2025-07-06 23:35:04
Batch Normalization
- V2版本舍弃Dropout，卷积后全部加入Batch Normalization
- 网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易
- 经过Batch Normalization处理后的网络会提升2%的MAP
- 从现在的角度看Batch Normalization已经成为网络必备处理
更大的分辨率
- V1训练时用的是224224，测试时使用448448
- 可能导致模型水土不服，V2训练时额外又进行了10次448*448的微调
- 使用高分辨率分类器后，YOLO-V2的MAP提升了约4%
网络结构
